PDCCH的检测方法、DRX配置方法、终端、基站技术

提供了一种PDCCH的检测方法、DRX配置方法、终端、基站，其中，检测方法可包括：获取预测聚合等级(Aggregation Level，AL)相关信息所需的输入数据；基于获取的输入数据，使用AL预测模型预测AL相关信息；基于预测的AL相关信息来进行物理下行控制信道(Physical Downlink Control Channel，PDCCH)检测。根据本公开，可减少或避免PDCCH的盲检测，减少终端的耗电量。减少终端的耗电量。减少终端的耗电量。

【技术实现步骤摘要】
PDCCH的检测方法、DRX配置方法、终端、基站


[0001]本公开涉及无线通信技术，更具体而言，涉及一种PDCCH的检测方法、DRX配置方法、终端、基站。

技术介绍

[0002]在长期演进(Long Term Evolution，LTE)或新空口(New Radio，NR)系统中，物理下行控制信道(Physical Downlink Control Channel，PDCCH)承载控制信息，控制信息可包括但不限于：传输格式、资源分配信息、上行调度许可、功率控制信息以及上行重传信息。根据链路方向，PDCCH承载的信息可包括上行控制信息和下行控制信息(Downlink control information，DCI)；根据作用域(例如，定义了盲检测的开始位置和信道搜索方式的搜索空间)，PDCCH承载的信息可包括公共控制信息和专用控制信息。
[0003]在通信过程中，需要进行PDCCH检测，但是，现有技术中存在PDCCH检测次数多，导致PDCCH检测耗时长和终端耗电量大的技术问题。

技术实现思路

[0004]本公开基于预测模型来预测PDCCH的聚合等级(Aggregation Level，AL)相关信息，基于预测的AL相关信息进行PDCCH的检测以取代PDCCH盲检测，从而可减少PDCCH检测的次数以减少终端的耗电量并且减少时延。
[0005]根据本公开的示例性实施例，提供了一种PDCCH的检测方法，其中，所述检测方法包括：获取预测聚合等级AL相关信息所需的输入数据；基于获取的输入数据，使用AL预测模型预测AL相关信息；基于预测的AL相关信息来进行PDCCH检测。
[0006]可选的，预测AL相关信息所需的输入数据包括：链路信息；和/或，所述AL相关信息包括以下项中的至少一项：针对多个AL的检测顺序、多个AL中的每个AL的概率、以及多个AL中的概率最大的AL。
[0007]可选的，所述链路信息包括以下项中的至少一项：参考信号接收能量RSRP、链路质量指示CQI、信噪比SNR、下行控制信息DCI有效载荷、以及PDCCH时隙索引。
[0008]可选的，若所述AL相关信息包括多个AL中的概率最大的AL，则基于预测的AL相关信息来进行PDCCH检测，包括：基于预测出的概率最大的AL进行PDCCH检测；若检测失败，则基于其他AL进行PDCCH盲检测。
[0009]可选的，基于预测的AL相关信息来进行PDCCH检测，包括：基于预测的AL相关信息来确定PDCCH检测顺序；基于确定的PDCCH检测顺序来进行PDCCH检测。
[0010]可选的，使用AL预测模型预测AL相关信息，包括：根据终端所附着的小区的小区标识符、以及AL预测模型与小区标识符之间的对应关系，查找与终端所附着的小区对应的AL预测模型；基于获取的输入数据，使用查找到的AL预测模型预测AL相关信息。
[0011]可选的，所述小区标识符包括新空口小区全球标识符NCGI，NCGI包括以下项中的至少一项：移动国家码MCC、移动网络码MNC、以及下一代节点gNB标识。
[0012]可选的，在使用查找到的AL预测模型预测AL相关信息之前，还包括：基于查找到的AL预测模型的预测准确率，确定查找到的AL预测模型有效。
[0013]可选的，查找与终端所附着的小区对应的AL预测模型，包括：从终端本地或从服务器中查找与终端所附着的小区对应的AL预测模型。
[0014]可选的，所述检测方法还包括：根据以下项中的至少一项来确定是否将至少两个AL预测模型合并：指示进行AL预测模型合并的消息、所述至少两个AL预测模型的输出之间的相似度、小区标识符列表的重合度、以及所述至少两个AL预测模型的输入之间的相似度；修改小区标识符与AL预测模型的对应关系，使得与被合并的AL预测模型对应的各小区标识符对应于同一AL预测模型。
[0015]可选的，所述检测方法还包括：从终端本地或服务器获取构建的AL预测模型；基于所述终端的历史数据对获取的AL预测模型进行训练；其中，所述终端的历史数据包括：终端上报给基站的所述输入数据以及终端已检测到的PDCCH的AL信息。
[0016]可选的，所述检测方法还包括：向基站上报PDCCH检测能力信息，其中，所述PDCCH检测能力信息能够表征终端是否能够基于预测的AL相关信息进行PDCCH检测。
[0017]可选的，所述检测方法还包括：获取基站配置的非连续接收DRX周期，所述DRX周期是基站根据终端上报的PDCCH检测能力信息进行配置的，其中，所述基站为能够基于预测的AL相关信息进行PDCCH检测的终端配置的DRX周期短于为不能够基于预测的AL相关信息进行PDCCH检测的终端配置的DRX周期；基于预测的AL相关信息来进行PDCCH检测，包括：基于预测的AL相关信息以及获取的DRX周期进行PDCCH检测。
[0018]可选的，向基站上报能力信息的步骤包括：通过无线资源控制(RRC)信令中的信息单元(IE)上报能力信息。
[0019]可选的，使用AL预测模型预测AL相关信息，包括：判断当前获取的预测AL相关信息所需的输入数据与历史输入数据相比是否发生变化；当判断出发生变化时，使用AL预测模型预测AL相关信息；所述检测方法还包括：当判断出未发生变化时，使用基于历史输入数据预测出的AL相关信息进行PDCCH检测。
[0020]根据本公开的另一示例性实施例，提供了一种AL预测模型的训练方法，其中，所述训练方法包括：接收终端上报的物理下行控制信道PDCCH检测的相关数据；基于终端上报的PDCCH检测的相关数据来训练AL预测模型；向终端发送训练的AL预测模型。
[0021]可选的，终端上报的PDCCH检测的相关数据包括终端与基站之间的链路信息以及终端已检测到的PDCCH的AL信息，其中，训练AL预测模型的步骤包括：基于上报的与同一类型的多个基站对应的PDCCH检测的相关数据来训练一个AL预测模型。
[0022]根据本公开的另一示例性实施例，提供了一种非连续接收DRX配置方法，其中，所述配置方法包括：从终端接收物理下行控制信道PDCCH检测能力信息；根据接收到的能力信息配置DRX周期，其中，所述PDCCH检测能力信息能够表征终端是否能够基于预测的AL相关信息进行PDCCH检测。
[0023]可选的，所述能力信息通过无线资源控制RRC信令上的信息单元IE承载，和/或，根据接收到的能力信息配置DRX周期，包括：为能够基于预测的AL相关信息进行PDCCH检测的终端配置的DRX周期短于为不能够基于预测的AL相关信息进行PDCCH检测的终端配置的DRX周期。
[0024]根据本公开的另一示例性实施例，提供了一种终端，其中，所述终端包括：数据获取单元，被配置为获取预测聚合等级AL相关信息所需的输入数据；预测单元，被配置为基于获取的输入数据，使用AL预测模型预测AL相关信息；检测单元，被配置为基于预测的AL相关信息来进行物理下行控制信道PDCCH检测。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物理下行控制信道PDCCH的检测方法，其中，所述检测方法包括：获取预测聚合等级AL相关信息所需的输入数据；基于获取的输入数据，使用AL预测模型预测AL相关信息；基于预测的AL相关信息来进行PDCCH检测。2.根据权利要求1所述的检测方法，其中，预测AL相关信息所需的输入数据包括：链路信息；和/或所述AL相关信息包括以下项中的至少一项：针对多个AL的检测顺序、多个AL中的每个AL的概率、以及多个AL中的概率最大的AL。3.根据权利要求2所述的检测方法，其中，所述链路信息包括以下项中的至少一项：参考信号接收能量RSRP、链路质量指示CQI、信噪比SNR、下行控制信息DCI有效载荷、以及PDCCH时隙索引。4.根据权利要求2或3所述的检测方法，其中，若所述AL相关信息包括多个AL中的概率最大的AL，则基于预测的AL相关信息来进行PDCCH检测，包括：基于预测出的概率最大的AL进行PDCCH检测；若检测失败，则基于其他AL进行PDCCH盲检测。5.根据权利要求1至3中任一项所述的检测方法，其中，基于预测的AL相关信息来进行PDCCH检测，包括：基于预测的AL相关信息来确定PDCCH检测顺序；基于确定的PDCCH检测顺序来进行PDCCH检测。6.根据权利要求1至3中任一项所述的检测方法，其中，使用AL预测模型预测AL相关信息，包括：根据终端所附着的小区的小区标识符、以及AL预测模型与小区标识符之间的对应关系，查找与终端所附着的小区对应的AL预测模型；基于获取的输入数据，使用查找到的AL预测模型预测AL相关信息。7.根据权利要求6所述的检测方法，其中，所述小区标识符包括新空口小区全球标识符NCGI，NCGI包括以下项中的至少一项：移动国家码MCC、移动网络码MNC、以及下一代节点gNB标识。8.根据权利要求6所述的检测方法，其中，在使用查找到的AL预测模型预测AL相关信息之前，还包括：基于查找到的AL预测模型的预测准确率，确定查找到的AL预测模型有效。9.根据权利要求6所述的检测方法，其中，所述检测方法还包括：根据以下项中的至少一项来确定是否将至少两个AL预测模型合并：指示进行AL预测模型合并的消息、所述至少两个AL预测模型的输出之间的相似度、小区标识符列表的重合度、以及所述至少两个AL预测模型的输入之间的相似度；修改小区标识符与AL预测模型的对应关系，使得与被合并的AL预测模型对应的各小区标识符对应于同一AL预测模型。10.根据权利要求1至3中任一项所述的检测方法，其中，所述检测方法还包括：从终端本地或服务器获取构建的AL预测模型；基于所述终端的历史数据对获取的AL预测模型进行训练；
其中，所述终端的历史数据包括：终端上报给基站的所述输入数据以及终端已检测到的PDCCH的AL信息。11.根据权利要求1至3中任一项所述的检测方法，其中，所述检测方法还包括：向基站上报PDCCH检测能力信息，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张然然，孙广宇，王志刚，郭江波，杨晓辉，赵毅，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：